基于联合属性重要度的决策风险最小化属性约简

徐菲菲; 毕忠勤; 雷景生

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基于联合属性重要度的决策风险最小化属性约简

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经典粗糙集属性约简基本都是保持正域、负域和边界域不变,而决策粗糙集对属性的增减过程不具备单调性,因此不可能同时保持3个区域均不变.在决策粗糙集模型中,作出决策更应该考虑风险最小化原则,因此提出一种改进的风险最小化属性约简方法,在属性的选取过程中同时考虑所选取的属性子集对决策的划分能力,即联合属性重要度以及风险最小化.实验证明所提方法是有效的.

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来源
《计算机科学》 |2016年第z1期|40-43|共4页
作者
徐菲菲; 毕忠勤; 雷景生;
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作者单位

上海电力学院;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
属性约简; 风险最小化; 联合属性重要度; 决策粗糙集;

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